Wissenschaftliche:r Angestellte:r Junior / Doktorand:in (all genders) – Computational Neuroscience und NeuroAI - #2726289

Das macht die Position aus



In den vergangenen Jahrzehnten hat die Neurowissenschaft bemerkenswerte Fortschritte bei der Beschreibung der Architektur biologischer neuronaler Netzwerke erzielt. Heute liegen immer detailliertere Erkenntnisse über die synaptische Konnektivität, die zelluläre Zusammensetzung, die laminare Organisation, die mesoskalige Topologie und globale Struktur von Gehirnnetzwerken verschiedener Arten vor. Über diese Organisationsebenen hinweg zeichnen sich gemeinsame strukturelle Prinzipien ab, darunter Modularität, Kern-Peripherie-Organisation, asymmetrische Reziprozität und mehrskalige Netzwerkorganisation. Trotz dieses umfangreichen anatomischen Wissens bleibt eine grundlegende Frage offen: Wie prägen diese strukturellen Merkmale die neuronale Signalverarbeitung? Welche Aspekte biologischer Konnektivität sind für eine flexible, robuste und adaptive Informationsverarbeitung unerlässlich, und welche sind lediglich Nebenprodukte der Entwicklung oder Evolution?

Das Promotionsprojekt soll dazu beitragen, diese Frage zu beantworten. Es verbindet computergestützte Neurowissenschaften und Netzwerkneurowissenschaften mit künstlicher Intelligenz, um zu untersuchen, wie biologisch inspirierte Konnektivitätsprinzipien die Informationsverarbeitung in rekurrenten neuronalen Netzwerken beeinflussen.

Forschungsumfeld

Das Institut für Computational Neuroscience ist eine kleine, aktive und international vielfältige Forschungsgruppe an der Schnittstelle von Computational Neuroscience, Netzwerkwissenschaft, neuroinspirierter künstlicher Intelligenz und klinischer Neurowissenschaft.

Die erfolgreiche Bewerberin bzw. der erfolgreiche Bewerber wird gemeinsam von Dr. Fatemeh Hadaeghi und Prof. Claus C. Hilgetag betreut.

Das Macht Das Projekt Aus

Rekurrente neuronale Netze und Reservoir-Computing-Modelle bilden einen zentralen methodischen Rahmen. Wir möchten untersuchen, wie biologische Konnektivität und funktionelle Organisation die Gestaltung künstlicher neuronaler Netze beeinflussen können, und diese Erkenntnisse auf Modelle übertragen, die auch mit Gewichten geringer Genauigkeit (binär oder ternär) effektiv arbeiten.

Die Hauptziele Sind

• Untersuchung bioinspirierter Grundstrukturen für unimodales zeitliches Lernen
• Entwicklung modularer und Kern-Peripherie-Architekturen für multimodales Lernen
• Untersuchung der Skalierbarkeit und praktischer Anwendungsmöglichkeiten
  
  

Die Tätigkeit umfasst eine enge Zusammenarbeit mit einem starken Team aus den Bereichen Computational Neuroscience und Netzwerkneurobiologie an unserem Institut. Die Stelle bietet viel Raum für wissenschaftliche Eigeninitiative und die Entwicklung eigener Forschungsideen. Der/Die erfolgreiche Bewerber:in kann zudem an der Ausarbeitung entsprechender Forschungsvorhaben und künftiger Förderanträge mitwirken.

Die Position umfasst 65 % der regulären Wochenarbeitszeit, ist drittmittelbedingt für drei Jahre befristet und bietet die Möglichkeit zur Promotion.



Darauf freuen wir uns

• Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Masterabschluss oder eine gleichwertige Qualifikation) in einem relevanten Fachgebiet wie Computational Neuroscience, Informatik, Physik, Mathematik, Biomedizintechnik oder einer verwandten quantitativen Disziplin
• eigenständiges wissenschaftliches Denken und wissenschaftliche Produktivität
• ausgeprägte analytische und rechnerische Fähigkeiten, einschließlich fundierter Kenntnisse in Python
• Fähigkeit und Interesse, komplexe mathematische oder rechnerische Konzepte zu verstehen
• sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift, die eine uneingeschränkte Teilnahme an wissenschaftlichen Diskussionen und Präsentationen sowie das Verfassen wissenschaftlicher Texte ermöglichen
• Erfahrungen mit rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs), einschließlich Reservoir Computing oder Zustandsraummodellen, sind von Vorteil
• Praktische Erfahrungen in Bereichen mit direktem Projektbezug von Vorteil
• wissenschaftliche Eigeninitiative, quantitatives Verständnis und Lernbereitschaft (Als Belege für wissenschaftliche Eigenständigkeit können beispielsweise eine anspruchsvolle Masterarbeit, Veröffentlichungen oder Preprints, Konferenzbeiträge, Beiträge zu wissenschaftlicher Software, Open-Source-Arbeit oder andere substanzielle eigenständige Forschungsarbeiten dienen.)
  
  

Ihre Bewerbung Sollte Folgende Unterlagen Enthalten

• einen Lebenslauf mit Kontaktdaten von zwei wissenschaftlichen Referenzpersonen;
• Abschlusszeugnisse und Leistungsübersichten;
• ein kurzes Motivationsschreiben, aus dem hervorgeht, warum dieses Projekt für Sie wissenschaftlich interessant ist;
• soweit vorhanden, Links zu oder Kopien von Veröffentlichungen, Preprints, Software-Repositorien, Konferenzbeiträgen oder anderen relevanten Forschungsergebnissen.
  
  

Bewerber:innen mit Veröffentlichungen bitten wir, ihren eigenen Beitrag deutlich zu kennzeichnen, insbesondere bei Erstautor:innenschaft oder anderen wesentlichen Beiträgen.

Bitte Beschreiben Sie Außerdem Auf Höchstens Einer Seite Ein Forschungs- Oder Technisches Projekt, An Dem Sie Maßgeblich Eigenständig Mitgearbeitet Haben. Erläutern Sie Dabei

• welche wissenschaftliche oder technische Frage Sie bearbeitet haben;
• worin Ihr eigener Beitrag bestand;
• auf welche Schwierigkeiten Sie gestoßen sind und wie Sie damit umgegangen sind;
• welche Ergebnisse das Projekt schließlich hervorgebracht hat oder was Sie daraus gelernt haben.
  
  

Anhand dieser Beschreibung möchten wir verstehen, wie Sie an wissenschaftliche Probleme herangehen und in welchem Maß Sie für Ihre bisherigen Arbeiten selbst wissenschaftliche Verantwortung übernommen haben.



Immunitätsstatus



Eine Einstellung ist nur möglich, wenn nach den jeweils geltenden (gesetzlichen und medizinischen) Vorgaben gegen das Masernvirus ein vollständiger Immunisierungs- bzw. Immunitätsnachweis vorliegt. Dies ist vor Beschäftigungsbeginn durch entsprechende Unterlagen (z. B. Impfausweis) nachzuweisen.



Das bieten wir

• Enge Zusammenarbeit mit Partner:innen aus der computergestützten, experimentellen und klinischen Forschung
• Möglichkeiten zur Teilnahme an Konferenzen, Workshops und Summer Schools
• Hohes Maß an wissenschaftlicher Eigenständigkeit in einem kooperativen Forschungsumfeld
• Zugang zu Hochleistungsrechnern
• Faire und transparente Vergütung nach unserem Tarifvertrag TVöD/VKA (63.600 – € 91.100 €) unter Berücksichtigung von Qualifikationen und Berufs­erfahrung. Die Gehaltsangabe bezieht sich auf eine Vollzeitstelle mit 38,5 Wochenstunden. Die genannten Beträge sind Richtwerte und stellen kein Gehaltsversprechen dar.
• Gezielte und individuelle Weiterentwicklung auf Fach- und Projektebene ist gegeben, so bieten wir eine langfristige Perspektive in einem sinnstiftenden Umfeld
• Umfangreiche Fort- und Weiterbildungspro­gram­me an unserer UKE-Akademie für Bildung und Karriere
• Möglichkeiten zur Mitgestaltung unserer Per­sonalpolitik „UKE INside“ in berufsgruppen- und hierarchieübergreifenden Projekten
• Nachhaltig unterwegs: Zuschüsse zum Deutsch­landticket als Jobticket und Dr. Bike Fahrrad­service
• Ausgezeichnete Gesundheits-, Präventions- und Sportangebote
• Familienfreundliches Arbeitsumfeld: Kooperation zur Kinderbetreuung, kostenlose Ferienbetreu­ung, Beratung für Beschäftigte mit pflegebe­dür­ftigen Angehörigen
• Krisensicherer Arbeitsplatz, sinnstiftende Tätig­keit, wertschätzendes Miteinander
• Strukturierte Einarbeitung und offener Wissens­austausch im Team
• Unser Mitarbeitenden Restaurant bietet eine reiche Auswahl an kulinarischen Angeboten; weitere Angebote gibt es in den „Health Kitchen“ Cafés und Bistros und in einem Supermarkt direkt auf dem Gelände
  
  

Kontakt ins UKE

• Kontakt zum Fachbereich
  
  

Dr. Fatemeh Hadaeghi

• +49 (0) 40 7410-59934
• [email protected]

• Kontakt zum Recruiting
  
  

Recruiting Team

• +49 (0) 40 7410-52599
  
  

Über uns



Wir leben Diversität und schätzen Vielfalt

Wir bieten ein Arbeitsumfeld, das unabhängig von Alter, Geschlecht, sexueller Identität, Behinderung, ethnischer und sozialer Herkunft oder Religion gleiche Chancen ermöglicht. Dieses bestätigen wir mit dem Beitritt zur Charta der Vielfalt. Wir streben ausdrücklich eine Erhöhung des Anteils von Frauen in Führungspositionen an, insbesondere beim wissenschaftlichen Personal in Forschung und Lehre. Gleiches gilt im Falle einer Unterrepräsentation eines Geschlechts im ausschreibenden Bereich. Personen mit Schwerbehinderung werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung vorrangig berücksichtigt.

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